Optimal Alignment of Temporal Knowledge Bases

要約

時間化された記述論理知識ベース (TKB) を介して時間的 CQ に応答することは、オントロジーベースの状況認識を実現するための主要な技術です。
このようなナレッジ ベースに収集されたデータが不正確な場合、重要なクエリの回答が見逃される可能性があります。
この論文では、TKB アライメント問題を紹介します。この問題は、TKB の変更を最小限に抑えながら、与えられた一時的な CQ を必要とし、その意味で (コスト的に) 最適な TKB のバリアントを計算します。
我々は、ALC TKB と LTL 演算子を使用した論理積クエリについてこの問題を調査し、有限トレースにわたる命題 LTL のアライメント問題の手法を拡張する、TKB の (コスト最適な) アライメントを計算するための解決手法を考案します。

要約(オリジナル)

Answering temporal CQs over temporalized Description Logic knowledge bases (TKB) is a main technique to realize ontology-based situation recognition. In case the collected data in such a knowledge base is inaccurate, important query answers can be missed. In this paper we introduce the TKB Alignment problem, which computes a variant of the TKB that minimally changes the TKB, but entails the given temporal CQ and is in that sense (cost-)optimal. We investigate this problem for ALC TKBs and conjunctive queries with LTL operators and devise a solution technique to compute (cost-optimal) alignments of TKBs that extends techniques for the alignment problem for propositional LTL over finite traces.

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